Perguntas com a marcação «bootstrap»

Recentemente, usei o bootstrap para estimar intervalos de confiança para um projeto. Alguém que não conhece muito de estatística recentemente me pediu para explicar por que o bootstrapping funciona, ou seja, por que é que reamostrar a mesma amostra repetidamente para obter bons resultados. Percebi que, embora tenha passado muito …

326 bootstrap  communication 

Aqui, o @gung faz referência à regra .632+. Uma pesquisa rápida no Google não fornece uma resposta fácil de entender sobre o significado dessa regra e com que finalidade ela é usada. Alguém esclareceria a regra .632+?

107 bootstrap 

Gostaria que seus pensamentos sobre as diferenças entre validação cruzada e bootstrapping estimassem o erro de previsão. Funciona melhor para tamanhos de conjuntos de dados pequenos ou grandes?

103 cross-validation  predictive-models  bootstrap 

Suponha que eu tenha um conjunto de dados de amostra de uma distribuição desconhecida ou complexa e que deseje realizar alguma inferência em uma estatística dos dados. Minha inclinação padrão é apenas para gerar um monte de amostras de bootstrap com substituição e calcular o meu estatística em cada amostra …

86 hypothesis-testing  confidence-interval  bootstrap 

Estou começando a se envolver com o uso de glmnetcom LASSO Regressão onde meu desfecho de interesse é dicotômica. Criei um pequeno quadro de dados simulado abaixo: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p …

78 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

Estou tentando entender a diferença entre diferentes métodos de reamostragem (simulação de Monte Carlo, inicialização paramétrica, inicialização não paramétrica, jackknifing, validação cruzada, validação cruzada, testes de randomização e testes de permutação) e sua implementação no meu próprio contexto usando R. Digamos que eu tenha a seguinte situação - desejo executar …

74 r  bootstrap  resampling  jackknife  permutation-test 

Essa pergunta foi desencadeada por algo que li neste livro de estatística em nível de pós-graduação e também (independentemente) ouvi durante esta apresentação em um seminário de estatística. Nos dois casos, a declaração foi semelhante à "porque o tamanho da amostra é bem pequeno, decidimos realizar uma estimativa via bootstrap …

71 bootstrap  small-sample 

Aprecio a utilidade do bootstrap na obtenção de estimativas de incerteza, mas uma coisa que sempre me incomodou é que a distribuição correspondente a essas estimativas é a distribuição definida pela amostra. Em geral, parece uma má idéia acreditar que as frequências de nossa amostra se parecem exatamente com a …

62 bootstrap  uncertainty 

Os métodos bootstrap e jackknife podem ser usados ​​para estimar o viés e o erro padrão de uma estimativa e os mecanismos de ambos os métodos de reamostragem não são muito diferentes: amostragem com substituição vs. deixar de fora uma observação de cada vez. No entanto, o canivete não é …

49 r  confidence-interval  bootstrap  jackknife 

Gostaria de saber se faz diferença na interpretação se apenas as variáveis ​​dependentes, dependentes e independentes ou apenas as independentes são transformadas em log. Considere o caso de log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Eu posso interpretar o IV como o aumento percentual, mas como isso muda quando eu …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

Ok, essa é uma pergunta que me mantém acordada à noite. O procedimento de autoinicialização pode ser interpretado como aproximando algum procedimento bayesiano (exceto o autoinformática bayesiano)? Gosto muito da "interpretação" bayesiana das estatísticas que considero bem coerente e fácil de entender. No entanto, eu também tenho uma fraqueza pelo …

43 bayesian  bootstrap 

I ter executado através da afirmação de que cada amostra de bootstrap (ou árvore ensacado) irá conter, em média, cerca de 2/32/32/3 das observações. Eu entendo que a chance de não ser seleccionado em qualquer um dos nnn retira nnn amostras com reposição é (1−1/n)n(1−1/n)n(1- 1/n)^n , que funciona a …

42 bootstrap 

Estou interessado em determinar o número de padrões significativos provenientes de uma Análise de Componentes Principais (PCA) ou de Função Ortogonal Empírica (EOF). Estou particularmente interessado em aplicar esse método aos dados climáticos. O campo de dados é uma matriz MxN, com M sendo a dimensão do tempo (por exemplo, …

40 r  pca  bootstrap  monte-carlo 

Gostaria de saber se alguém conhece alguma regra geral relativa ao número de amostras de bootstrap que se deve usar, com base nas características dos dados (número de observações, etc.) e / ou nas variáveis ​​incluídas?

40 bootstrap  inference  monte-carlo 

Estive analisando várias perguntas neste site sobre intervalos de inicialização e confiança, mas ainda estou confuso. Parte do motivo da minha confusão é provavelmente o fato de eu não ter avançado o suficiente em meus conhecimentos estatísticos para entender muitas respostas. Eu estou na metade do curso introdutório de estatística …

38 confidence-interval  bootstrap